Muslimin Ibrahim – Dosen Pendidikan Profesi Guru, FKIP
AKHIR-akhir ini banyak disksusi yang dikaitkan dengan pembelajaran yang mendalam dan dikaitkan dengan meaningful learning, joyful learning, mindful learning dan sebagainya.
Di dalam diskusi itu deep learning dipandang sebagai pendekatan pembelajaran. Tulisan ini mencoba mengetengahkan pandangan berbeda tentang deep learning yang lebih menekankan pada teknologi.
Pernahkah Anda mendengar istilah deep learning? Mungkin terdengar rumit, tetapi sebenarnya teknologi ini sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari kita. Deep learning adalah salah satu cabang dari machine learning (pembelajaran mesin) yang memungkinkan komputer untuk “belajar” dari data dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pengalaman tersebut.
Info Lebih Lengkap Buka Website Resmi Unusa
Dalam artikel ini, kita akan membahas secara sederhana apa itu deep learning, bagaimana cara kerjanya, dan bagaimana teknologi ini memengaruhi dunia di sekitar kita.
Apa Itu Deep Learning?
Deep learning adalah “struktur” dalam kecerdasan buatan (AI) yang meniru cara otak manusia bekerja untuk memproses informasi. Bayangkan otak kita memiliki jutaan sel saraf yang saling terhubung dan bekerja bersama untuk membantu kita memahami dunia. Dalam deep learning, komputer dilatih menggunakan struktur yang disebut neural network (jaringan saraf tiruan) yang terdiri atas banyak lapisan untuk memproses informasi secara bertahap, mirip dengan cara otak kita bekerja.
Jadi, deep learning memungkinkan komputer untuk belajar dari pengalaman tanpa diprogram secara langsung oleh manusia. Komputer akan belajar dari data yang diberikan, menemukan pola-pola yang ada, dan kemudian bisa membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pola-pola tersebut.
Bagaimana Deep Learning Bekerja?
Deep learning bekerja dengan menggunakan jaringan saraf tiruan yang memiliki banyak lapisan, yang disebut deep neural networks (jaringan saraf dalam). Setiap lapisan dalam jaringan ini akan memproses data secara berurutan. Proses ini mirip dengan bagaimana manusia memproses informasi: kita akan melihat dan menganalisis objek atau kejadian dari berbagai sudut pandang, kemudian menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman kita.
Sebagai contoh, bayangkan Anda ingin melatih komputer untuk mengenali gambar kucing. Prosesnya mungkin akan seperti ini:
- Lapisan pertama: Memeriksa fitur dasar, seperti warna dan bentuk objek.
- Lapisan kedua: Menggabungkan informasi dari lapisan pertama untuk mengenali tekstur dan bagian tubuh, seperti telinga dan ekor.
- Lapisan berikutnya: Menyusun informasi tersebut untuk mengenali bentuk kucing secara keseluruhan.
Dengan banyaknya lapisan dalam jaringan saraf ini, komputer dapat memahami pola yang sangat kompleks, seperti mengenali gambar, suara, atau bahkan memprediksi kejadian di masa depan.
Aplikasi Deep Learning ada di dalam Kehidupan Sehari-hari
Teknologi deep learning telah banyak digunakan dalam berbagai bidang dan membantu membuat hidup kita lebih mudah dan efisien. Berikut adalah beberapa contoh penerapannya:
- Pengenalan Wajah dan Suara
- Deep learning digunakan dalam sistem pengenalan wajah di ponsel atau laptop pintar dan aplikasi keamanan. Misalnya, ketika Anda membuka kunci ponsel dengan wajah, itu adalah contoh penggunaan deep learning untuk mengenali fitur wajah Anda. Begitu pula Ketika kita dating ke stasiun untuk naik kereta api. Di pintu masuk terdapat yang dipergunakan untuk mengenali fitur wajah kita. Tidak lagi kita harus menunjukkan tanda pengenal untuk dapat masuk, cukup hadapkan wajah ke peralatan yang dimaksud.
- Dalam aplikasi seperti asisten suara (misalnya, Siri atau Google Assistant), deep learning membantu komputer untuk memahami perintah suara dan memberikan respons yang tepat. Pernahkah Anda mengirim pesan WA hanya dengan berbicara tanpa harus menulis sendiri?
- Mobil Otonom (Self-Driving Cars)
- Mobil otonom menggunakan deep learning untuk mengenali rambu lalu lintas, jalan, dan pengendara lain. Teknologi ini memungkinkan mobil untuk mengemudi sendiri tanpa bantuan manusia.
- Sistem Rekomendasi
- Platform seperti Netflix, Spotify, dan YouTube menggunakan deep learning untuk menganalisis preferensi Anda dan memberikan rekomendasi film, lagu, atau video yang sesuai dengan selera Anda.
- Diagnosis Medis
- Di bidang kesehatan, deep learning digunakan untuk menganalisis gambar medis, seperti sinar-X atau MRI, untuk membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit dengan lebih cepat dan akurat.
- Penerjemahan Bahasa
- Aplikasi penerjemah seperti Google Translate menggunakan deep learning untuk meningkatkan akurasi terjemahan antara bahasa yang berbeda. Pernahkah Anda menggunakan DeepL untuk translate?
Mengapa Deep Learning Begitu Populer?
Ada beberapa alasan mengapa deep learning pada saat sekarang semakin populer:
- Kemampuan Mengolah Data Besar: Deep learning sangat efektif dalam mengolah data dalam jumlah besar, seperti gambar, suara, dan teks. Dengan semakin banyaknya data yang tersedia, teknologi ini dapat menghasilkan model yang lebih akurat.
- Kinerja yang Meningkat: Dalam beberapa tahun terakhir, deep learning telah menunjukkan hasil yang luar biasa dalam berbagai aplikasi, dari pengenalan gambar hingga pengolahan bahasa alami, yang membuat teknologi ini semakin menarik bagi industri.
- Peningkatan Kekuatan Komputasi: Kemajuan dalam perangkat keras, seperti kartu grafis (GPU), telah memungkinkan deep learning untuk dijalankan lebih cepat dan efisien, bahkan pada data yang sangat besar.
Tantangan dan Keterbatasan Deep Learning
Meskipun deep learning memiliki banyak manfaat, ada beberapa tantangan yang perlu diperhatikan:
- Kebutuhan Data yang Banyak: Deep learning membutuhkan data yang sangat besar untuk melatih model dengan baik. Tanpa data yang cukup, model yang dihasilkan bisa jadi kurang akurat.
- Komputasi yang Intensif: Proses pelatihan model deep learning memerlukan daya komputasi yang besar, yang bisa menjadi mahal dan memakan waktu.
- Kurangnya Interpretabilitas: Salah satu masalah dengan deep learning adalah bahwa model yang dihasilkan sering kali dianggap sebagai black box, artinya kita sulit memahami bagaimana model membuat keputusan. Ini menjadi tantangan dalam aplikasi-aplikasi seperti medis, di mana keputusan yang diambil harus bisa dijelaskan secara transparan.
Kesimpulan
Deep learning adalah salah satu teknologi canggih yang mengubah dunia kita. Dengan kemampuannya untuk “belajar” dari data, teknologi ini sudah digunakan dalam berbagai bidang, mulai dari pengenalan wajah hingga mobil otonom. Meskipun ada tantangan dalam penerapannya, deep learning memiliki potensi besar untuk terus mengubah cara kita hidup dan bekerja di masa depan. Sebagai masyarakat awam, penting bagi kita untuk memahami bahwa teknologi ini sudah ada di sekitar kita, meskipun kadang kita tidak menyadarinya. Dengan pemahaman ini, kita dapat lebih siap menyambut masa depan yang semakin dipengaruhi oleh kecerdasan buatan.
Allhualam bissawab
